В конвейере sklearn – как использовать выходные данные предыдущего шага во время подгонки ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть модель, которая предсказывает один вектор с горячим кодированием. некоторые из моих функций также используют одно горячее отображение кодировщика. мне нужно сделать один конвейер, который будет соответствовать и прогнозировать. для этого мне нужно, чтобы второй шаг моего конвейера использовал one_hot_vector из первой части конвейера. как мне этого добиться?
Общий ход моего кода прямо сейчас:

Код: Выделить всё

oh = OneHotEncoder()
labels = oh.fit_transform(train[['label'].values.reshape(-1,1))

some_cool_features = my_func(X1,X2,X3,oh) #using the oh mapping inside my function

model = Pipeline([...])

каким я хочу видеть свой код:

Код: Выделить всё

model = Pipeline([
('oh', OneHotEncoder(), ['label']),
('cool_transformation', ...., [X1,X2,X3,oh])
....
])

есть ли какой-нибудь способ добиться этого?
Я подумал о создании собственного преобразователя, который вызывает один горячий кодировщик внутри, но мне также нужно иметь доступ к нему снаружи у меня конвейер, и я не знаю, как это сделать.
буду благодарен за любую помощь!

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... during-fit